Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Matnei Filho, Rui Angelo
Orientador(a): Vergilio, Silvia Regina, 1966-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ciência da computação
Algorítmos genéticos
Engenharia de software
Genética - Software
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/38247
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Silvia Regina Vergilio
id UFPR_764eff9f9e3ebe66b133dfe3a345126f
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/38247
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str
spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaVergilio, Silvia Regina, 1966-Matnei Filho, Rui Angelo2024-11-01T19:45:45Z2024-11-01T19:45:45Z2015https://hdl.handle.net/1884/38247Orientador: Prof. Dr. Silvia Regina VergilioDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 16/04/2015Inclui referências : fls 85-95Resumo: O teste de mutação tem sido recentemente aplicado no teste de Linha de Produto de Software. A ideia consiste em selecionar produtos para o teste de acordo com operadores de mutacao que representam possíveis defeitos em um diagrama de características (feature model - FM). Esses operadores associados ao escore de mutacao são então usados para avaliacão e geracão de conjuntos de casos de teste. A geracao de conjuntos de casos de teste que matem todos os mutantes e que, alem disso, satisfaçam outros requisitos para o teste de software, tais como o menor número possível de produtos, e uma tarefa complexa. A fim de resolver esse problema, este trabalho propoe uma abordagem de otimizacao multiobjetivo que inclui uma representacão para o problema, operadores de busca e uma funcao de avaliacao que inclui três objetivos relacionados ao numero de casos de teste, numero de mutantes mortos e numero de pares de características cobertos. A abordagem foi implementada com três algoritmos evolutivos multiobjetivos: NSGA- II, SPEA2 e IBEA. Foram realizados dois experimentos: um experimento (2M) com dois objetivos considerando tamanho do conjunto e numero de mutantes mortos; e um experimento (3MP) com três objetivos considerando tamanho do conjunto, numero de mutantes mortos e cobertura de pares de características (pairwise testing). A avaliacao realizada analisou as soluçoes obtidas e comparou os algoritmos. De maneira geral todos obtiveram um bom desempenho com destaque para o tempo de execuçcãao do IBEA, o nímero de soluçoes do NSGA-II no experimento 2M e a unanimidade de melhores solucães obtidas pelo algoritmo SPEA2 no experimento 3MP. Uma vantagem dessa abordagem e oferecer ao testador um conjunto de boas solucoes, com um numero reduzido de produtos e altos valores de cobertura.Abstract: The mutation test has recently been applied to the Software Product Line testing. The idea is to select products for testing according to mutation operators that represent possible faults in the Feature Model - FM. These operators associated with the mutation score are then used for evaluation and generation of test case sets. The generation of test sets to kill all mutants, and also meet other testing requirements with the minimum possible number of products, is a complex task. To solve this problem, this work proposes a multiobjective optimization approach that includes a representation to the problem, search operators and a fitness function with three objectives, related to the number of test cases, number of mutants killed, and number of covered feature pairs. The approach was implemented with three multiobjective evolutionary algorithms: NSGA-II, SPEA2 and IBEA. Two experiments were conducted: one experiment (2M) with two objectives: set size and number of killed mutants; and other one (3MP) with three objectives: set size, number of killed mutants and feature coverage (pairwise testing). The evaluation analyzes the solutions obtained and compares the algorithms. In general all algorithms performed well. Among the main results we can mention: the IBEA runtime and the number of solutions obtained by NSGA-II in the experiment 2M and the best solutions obtained by SPEA2 in the experiment 3MP. An advantage of this approach is to offer the tester a set of good solutions, with a small number of products and high coverage values.95 f. : il., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalCiência da computaçãoAlgorítmos genéticosEngenharia de softwareGenética - SoftwareGerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - RUI ANGELO MATNEI FILHO.pdfapplication/pdf1473345https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/38247/1/R%20-%20D%20-%20RUI%20ANGELO%20MATNEI%20FILHO.pdf06c67889ff5e3340f3855a15ada20bfeMD51open accessTEXTR - D - RUI ANGELO MATNEI FILHO.pdf.txtExtracted Texttext/plain202686https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/38247/2/R%20-%20D%20-%20RUI%20ANGELO%20MATNEI%20FILHO.pdf.txt69353c442deb9f52c0131ca8421127aaMD52open accessTHUMBNAILR - D - RUI ANGELO MATNEI FILHO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1187https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/38247/3/R%20-%20D%20-%20RUI%20ANGELO%20MATNEI%20FILHO.pdf.jpg78717211564b9af528fdce0fdc1def0cMD53open access1884/382472024-11-01 16:45:45.325open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/38247Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-11-01T19:45:45Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
title Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
spellingShingle Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
Matnei Filho, Rui Angelo
Ciência da computação
Algorítmos genéticos
Engenharia de software
Genética - Software
title_short Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
title_full Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
title_fullStr Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
title_full_unstemmed Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
title_sort Gerando dados para o teste de mutação de linha de produto de software com algoritmos de otimização multiobjetivo
author Matnei Filho, Rui Angelo
author_facet Matnei Filho, Rui Angelo
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Vergilio, Silvia Regina, 1966-
dc.contributor.author.fl_str_mv Matnei Filho, Rui Angelo
contributor_str_mv Vergilio, Silvia Regina, 1966-
dc.subject.por.fl_str_mv Ciência da computação
Algorítmos genéticos
Engenharia de software
Genética - Software
topic Ciência da computação
Algorítmos genéticos
Engenharia de software
Genética - Software
description Orientador: Prof. Dr. Silvia Regina Vergilio
publishDate 2015
dc.date.issued.fl_str_mv 2015
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-11-01T19:45:45Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-11-01T19:45:45Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/38247
url https://hdl.handle.net/1884/38247
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.pt_BR.fl_str_mv Disponível em formato digital
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 95 f. : il., tabs.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/38247/1/R%20-%20D%20-%20RUI%20ANGELO%20MATNEI%20FILHO.pdf
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/38247/2/R%20-%20D%20-%20RUI%20ANGELO%20MATNEI%20FILHO.pdf.txt
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/38247/3/R%20-%20D%20-%20RUI%20ANGELO%20MATNEI%20FILHO.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 06c67889ff5e3340f3855a15ada20bfe
69353c442deb9f52c0131ca8421127aa
78717211564b9af528fdce0fdc1def0c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv informacaodigital@ufpr.br
_version_ 1847526352400416768

Registros relacionados